① 在哪兒可以找到互聯網金融的行業數據
前瞻產業研究院 提供的《2015-2020年中國互聯網金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報專告》顯示，截止至屬2014年底，我國互聯網金融市場規模已經突破10萬億元。以P2P業態為例，過去5年中，各類P2P平台都獲得了年均超過250%的爆發式增長。
不過，作為新興行業，互聯網金融問題不容忽視。互聯網金融的安全風險也日益加劇。仍以P2P業態為例，數據顯示，2015年上半年我國問題P2P平台數量為273家，數量超過2014年問題P2P平台數總和，今年以來，P2P網路貸款平台出現跑路或提現困難的公司更是高達677家。
② 中美互聯網金融P2P差異 是天使還是魔鬼
感覺差異不大吧，最終優勝略汰，都會淘汰掉的差的，只是時間問題
③ 美國的Fintech與中國的互聯網金融有何不同
在美國，沒有互聯網金融這個概念，只有Fintech這個詞。主要指互聯網公司或者高科技公司利用雲計算、大數據、移動互聯等新興技術開展的低門檻金融服務。這些服務和銀行所提供的金融產品和服務，不是顛覆的關系，而是互為補充。
美國Fintech公司的發展現狀，近距離觀察和比較了中美互聯網金融與Fintech的發展環境與內部機理，與銀行同業交流了面對金融科技脫媒壓力而主動創新轉型的做法和經驗。本文是一個框架性的描述。
1.中美互聯網金融的發展環境比較
中國的互聯網金融，在近三年發展得如火如荼。究其機理，主要原因是金融抑制帶來的普惠金融供給不足，還有就是互聯網金融公司在包容監管的環境下進行了大規模的監管套利。而在美國，沒有互聯網金融這個概念，只有Fintech（金融科技）這個詞，主要指互聯網公司或者高科技公司利用雲計算、大數據、移動互聯等新興技術開展的低門檻金融服務。這些服務和銀行所提供的金融產品和服務，不是顛覆的關系，而是互為補充。
從美國的金融競爭環境看，金融供給還是比較充分的。unbanked（沒有被銀行服務覆蓋到的客戶或市場）的縫隙，被Fintech所彌合。而且美國的金融監管框架是矩陣式的，既有OCC（貨幣監理署）、FDIC（聯邦存款保險公司）、SEC（證券交易委員會）這些傳統的功能監管機構，還有在金融危機後新成立的FSPB（金融服務專業委員會）等金融消費者保護部門；既有聯邦一層的傘形監管，又有地方州政府一層的區域監管和協調監管。所以，美國並沒有給Fintech太多的套利空間，而是靠一系列有效、嚴密，呈矩陣式的監管條例，來規制金融科技公司不能無序競爭和侵害消費者權益。
2.美國大銀行網點轉型和全渠道協同的借鑒
美國大型銀行在金融危機後，基於成本壓力，確實在收縮零售網點。但是從趨勢看，網點並沒有因為千禧一代的崛起，數字技術、互聯網金融服務的脫媒壓力而呈消亡趨勢。比如，花旗銀行在美國的零售網點收縮到六個重點城市，並且出售了中美洲和歐洲的部分零售資產。但是，花旗對現有的網點進行了有效的流程再造和服務模式升級。
走進CITIGold（「花旗金」，是花旗私人銀行及財富管理客戶服務中心），裡面的客戶經理都是持手持pad和客戶友好攀談，提供咨詢和營銷。廳堂內的自主服務設備（如ATM或者網銀終端）,不是非常花哨，布放得十分標准化,且簡單易用。二樓的高端客戶服務區，更像一個咖啡館或者書吧，有賓至如歸的溫暖。
照花旗的理念來說,冷冰冰的高科技設備不會拉近反而會拉開與客戶的距離，所以更重要的,是以營造溫馨社交氛圍的理念讓客戶在銀行網點覺得舒適，在愉悅的環境中滿足金融需求。網銀、手機銀行和平板終端，與網點之間的配合非常無縫，不刻意區分線上與線下，而是保證服務流程的銜接平滑。讓客戶在最合適的場景，選擇最合適的服務渠道，對客戶需求的響應恰到好處，感覺隨時、隨地、隨心。花旗的渠道戰略是eco-system（生態圈）建設，讓客戶在旗艦店、全功能網點、簡易型網點、ATM和電子銀行之間自由穿梭，無縫銜接服務流程。
3.跨國銀行跨境供應鏈和支付清算業務的經驗
大銀行的戰略十分清晰，根據公司的傳統優勢和市場洞察，確定主攻方向和特色業務領域，而不是全面開花。比如德意志銀行，確定了不再單純堅持全球規模領先，而是在個別地理區域的完勝；不再追求做全能銀行，而是聚焦在投入產出比較高的產品線。
花旗銀行的貿易金融取得市場領先者地位，所以就加大投入，把貿易金融和全球現金管理、跨境清算業務優勢發揮到極致。花旗的CITIDirect企業門戶，集成集團上述全球公司金融業務的產品和服務資源，能夠為客戶提供全球范圍快速響應、移動tablet支持、最優資金匯劃路線和最佳收費模式的服務。花旗甚至把SWIFT交易數據進行挖掘，發現國際匯款收款方的結匯習慣，而採取由本行售匯，而不是白白將這部分手續費收益讓渡給收款行的傳統做法。
花旗貿易金融的六大支柱，不是以銀行產品為中心，而是根據客戶不同的生命周期，在不同的階段提供靈活組合的貿易融資產品、工具和資產配置服務方案。在跨境業務中，花旗把合規作為第一前提，在全球各國家、地區的業務拓展，必須諳熟當地的合規規制，遵循而非去嘗試觸碰監管紅線，因為一旦違規被懲罰的成本是極高的，且將帶來一定的聲譽風險。
4.美國銀行如何應對新興互聯網技術公司的挑戰
面對Paypal、Lending Club、On Deck、MCX等互聯網科技公司或者互聯網普惠金融服務新進入者咄咄逼人的進攻，美國傳統銀行一般採取三種策略應對。
一是在銀行內部開展互聯網新技術創新，提高服務效率，降低運營成本。比如花旗銀行開始把電子銀行的安全認證工具，從物理的etoken更新為內置在手機上的一個APP，大大降低了機具的投入費用開支；又如銀行根據客戶的信用卡消費記錄，挖掘客戶的生命周期，並主動推動消費分期的消費金融服務；再如在網銀的頁面上開展類似PowerBall（彩票）讓客戶參與博手氣的營銷活動，以增加銀行服務的趣味性。這些內部創新，達到了提升客戶體驗，提高客戶忠誠度的目的。
二是與金融科技公司合作，達到提升服務黏性或者拓展全新客群的目標。比如，大通銀行與MCX（二維碼掃碼支付公司）合作，將8900萬個人客戶開放給MCX，作為使用掃碼支付pilot的天使客戶，意在為自己的零售客戶提供全新的支付體驗，提升黏性；再如大通銀行與On Deck合作，使用該公司網路貸款平台的大數據挖掘和信用評價技術，拓展自己的中小企業貸款業務，而對市場則以銀行服務面目出現，內部使用On Deck的技術平台並付license費用。
三是直接投資Fintech公司，為未來的經營周期轉折做准備，比如富國銀行對Lending Club的股權投資。
5.美國P2P行業的業態發展和監管框架
首先，美國的P2P商業模式有兩種，一種是平台型，利用網路技術撮合資金的供給和需求方，即借貸雙方。另一種則是自營模式，憑借自己上市融資或者從其他金融機構拆入資金自行放貸，但一般利率比銀行要高。
其次，美國的P2P投資和融資雙方都有監管要求，一是融資方要按規定進行必要且充分的信息披露，並遵循保護金融消費者權利的各項義務；二是投資方也要進行准入，要到SEC進行登記並准入資格，成為合資格投資者。因為監管部門認為P2P交易的是收益權憑證，有證券的屬性。
銀行與P2P平台的接入合作,主要有三種方式，第一種是結算與託管服務；第二種是以投資或協議合作形式，介入平台；第三種是直接收購，比如前述提到的富國銀行通過收購Lending Club的股份成為股東。
④ 互聯網金融數據在哪兒下載啊找的好睏難
金融數據有很多鍾，復一般的什麼制金融app都有免費的金融信息，最新的新聞資訊。比較好的有的要收錢的，比如有的額炒股軟體只有給錢或者 是會員才能看到最新最及時的詳細信息。
現在的信息比較發達，也有的交易中心有免費這樣的數據，網路東湖大數據就能找到
⑤ 互聯網金融數據分析這個工作還要保密嗎
當然需要保密，涉及到數據分析都應該保密
⑥ 突然想問一句中美圍繞P2P或者是互聯網金融之間的監管側重點的差別在哪裡
監管的模式可以有很多，但是監管的初心和目的在全球范圍來講都是相類同的，就是內保護投資容者以及投資適當性的問題。通過有效有序的監管，令金融能夠更加普惠，目的是一樣的，但是它的方式方法可以是相同或者是不同的，至於中國的模式和美國的模式哪一個更好，我覺得不能這樣直接比較。再說了國內的網貸你玩兒明白了？各平台都熟門熟路了？國內的搜易貸、宜人貸……不香嗎 ？為什麼要和國外比較，我們會有自己的監管方式幹嘛一定要向別人靠攏
⑦ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法
來源於：知乎
大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？
我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。
一 、互聯網金融用戶四大行為特徵
互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：
第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：
而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
可以看到，每隔一段時間，這個用戶就會有一段集中的、大量的交互行為。當用戶購買完成後，用戶的交互行為又變得很少，可能偶爾來看看產品的收益率，但整體的交互指標不會太高，直到他下一次購買。這個用戶理財需求的周期是一個月左右。
最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。
二、互聯網金融用戶運營的三大步驟
針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：
1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
這張圖是整體轉化漏斗，從不同維度可以做對比，比如我們先選出流量前 10 的渠道：
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。
⑧ 中國與美國在互聯網金融方面的差異有哪些
隨著P2P平台LendingClub的上市，美國互聯網金融進入一個全新的發展階段。近兩年，版中國互聯網金融行業迎權來高速發展期，但中美在互聯網金融方面仍存在一定差距。
監管制度方面：美國監管制度及監管部門早已確立並對美國互聯網金融發展給予全面的指導。據悉，美國監管金融組織是從保護個人財產和隱私上入手，有一套相對健全和完善的體制。體系內各種法律法規之間相互配合協調較好，能大體涵蓋接納互聯網金融新形式，使之能在美國平穩有序發展;中國剛剛發布互聯網金融監管的指導意見，具體實施及執行效果需進一步落實。
經濟結構方面：在監管政策和監管部門的共同作用下，美國科技、金融等行業在大的市場環境下發展、競爭較為有序、均衡，市場資源調配的自由化程度較高。雖然近幾年，中國互聯網金融得到快速發展，但互聯網金融與其他行業地位不平衡，市場經濟結構的調整需進一步加強。
金融市場方面：在美國，金融與互聯網金融已實現融合，二者共同為金融行業發展提供有力支撐;中國互聯網金融與金融尚處於調整時期，二者競爭較為激烈。目前，互聯網金融發展空間與需求較大，傳統金融行業改革也步入正軌，未來二者融合也將是大勢所趨。
⑨ 目前為止哪些學校開設有互聯網金融，大數據
目前抄國內高校開設互聯網金融專業襲的並不算多，因為該專業屬於新興的「互聯網+」前沿專業，是伴隨著金融行業互聯網化應運而生的。據我所知，對外經濟貿易大學、武漢大學國際軟體學院率先聯合慧科集團開設了這個專業，隨後河北軟體職業技術學院、山東女子學院等重視學生就業質量的高校也相繼開設了該專業。由於互聯網金融行業的快速發展，市場上對專業的互聯網金融人才的需求急劇增加。因此，可以預見未來會有越來越多的學校開設這個專業。
⑩ 支撐著互聯網金融的數據來源於哪裡
數據來源為：「網路指數」，它統計網路上一個詞的搜索頻率，我們發現，「互聯網專金融」的搜索屬頻率在2013年6月突然高企，和2013年6月份發生的一個事情高度吻合，那就是「錢荒」。這兩者之間有這樣一個高度的耦合並不是偶然的，「錢荒」抬高了市場的利率中樞，使得余額寶的收益率大大提高，短時間內實現了爆炸式增長，吸引了全社會的眼球。從那之後，互聯網金融在中國社會就成為了一個高度關注的現象。
事件來源：互聯網金融在中國的發展很大程度上是因為余額寶的觸發。大家都很了解余額寶，它在短短幾個月之內成為全球第四大貨幣市場基金，開戶數超過了1億，余額寶的出現使大家突然對互聯網金融刮目相看，互聯網金融這個詞在中國社會也正式成為一個很時髦的詞彙。